基于FPGA的智能視頻監控算法研究

張 濤

（西安恒基光電科技有限責任公司，西安 710121）

隨著城市化發展的進一步加深，城市安防體系建設愈發成熟，尤其是智能視頻監控系統的應用，其不僅實現了社會生活生產的動態化實時監控，更對人們安全建設和生活質量的提升具有重大影響。當前環境下，智能視頻系統多以FPGA為實現基礎，其在避免傳統可編程期間電路限制的同時，實現了視頻監控系統編程、計算的靈活化運作。本文就FPGA下的智能視頻監控算法進行分析。

1 FPGA智能視頻監控體系

FPGA智能視頻監控體系是基于傳統PC機監控體系發展起來的，其在現場可編程門陣列的支撐下，實現了監控過程的實時化、動態化滿足。從實現過程來看，圖像采集系統、數據處理系統和網絡傳輸系統是其基本的組成模塊[1]（如圖1）。當FPGA智能視頻監控系統開始運作時，圖像傳感器會實現動態數據的及時捕獲，并在12C總線的控制下，實現數據的有效傳輸。一般情況下，處于FPGA平臺的DE2_70開發板是數據承接的主要載體，在其支撐下，圖像壓縮編碼、運動目標檢測、網絡傳輸等功能得以充分滿足。最后，被編程處理的數據會被傳輸到監控中心終端，確保工作人員在實時監控的同時，實現突發情況的有效控制和反應。

圖1 FPGA智能視頻監控系統

2 FPGA智能視頻監控系統的算法

智能視頻監控系統應用過程中，算法控制基于FPGA控制平臺而產生應用，其是視頻監控系統終端顯示的基本支撐，同時也是FPGA平臺可編程的重要保證。實踐過程中，幀內預測算法、IQIT算法、去方塊濾波算法是其應用的三種基本形式。

2.1 幀內預測算法

幀內預測算法是一種高效化的快速、高效的編程算法方式；其在參考像素相似度檢測的基礎上，進行平均模式預測，從而在節省碼率，降低編程技術復雜度的同時，實現了智能視頻監控的高效化運作。具體而言，H.264/AVC幀內預測算法充分利用了空間的相關性原理，在當前宏塊的基礎上，對相鄰且已經解碼的像素進行參考，然后實現當前宏塊內像素的幀內預測和計算。實踐過程中，H.264/AVC幀內預測算法具有三張不同的預測方式，且其具體的預測模式也存在差異性，預測模式及方式的多樣性使得幀內預測的編解碼性能得以有效提升。

亮度塊的幀內預測和色度塊的幀內預測是H.264/AVC幀內預測算法應用的兩種基本類型[2]。其中亮度塊幀內預測的方式具有多樣性，4×4亮度塊處理和16×16亮度塊處理是其基本的應用形式。形式不同，其具體的應用過程也存在差異。譬如就4×4亮度塊幀內預測模式而言，其需要在上方參考像素A～D考慮的基礎上，對右上方像素E～H進行系統綜合，同時做包左方像素M及左上方像素I～L的搜集保證。只有實現相鄰像素的動態、全面監控，才能為當前宏塊內像素數據的把控奠定良好基礎。4×4亮度塊幀內預測模式應用范圍如圖2所示。

圖2 14×4亮度塊幀內預測模式

此外，色度塊幀內預測過程中，8×8塊是其大小處理的主要方式。只有根據動態監控像素的具體內容，進行高度適用的幀內預測算法模式應用，才能實現當前宏塊內像素數據的具體把控。

2.2 IQIT算法

IQIT算法是其硬件設計的理論支撐，同時也是FPGA的智能視頻監控系統編輯、計算的重要形式。具體而言，其以輸入圖形宏塊的殘差變化量矩陣為基礎，在色度塊和亮度塊形式分析的基礎上，進行Zr塊中AC分量的反量化設計，從而確保Wr的有效形成；同時，對圖像塊進行逆4×4整數離散余弦變化，從而在圖像樣點值恢復的基礎上，進行實際位置的重建，并實現算法輸出。一般情況下，H.264/AVC的IQIT算法是基于4×4塊進行處理中；并在在單個亮度宏塊中，其包含了16個4×4塊，而單個色度塊包含了4個4×4塊。只有在系統分析像素宏塊形式的基礎上，進行數據傳輸格式、轉化過程的合理控制，才能確保IQIT算法過程控制的科學合理。

需要注意的是，若進入IQIT算法編輯系統進行計算的殘差塊為16×16亮度塊或色度塊，則在計算過程中，設計人員應注重其DC分量逆Hadamard變化的有效設計，確保其反量化操作的有效實施。一旦DC分量處理完畢，則應進行AC分量的后續處理，AC分量處理方式與DC分量處理具有差異性，兩者處理過程相反，即算法應用過程中應先對AC系數進行反量化應用，然后進行IDCT的實際解構。

2.3 去方塊濾波算法

H.264/AVC去方塊濾波算法應用過程中，邊界濾波強度判斷、邊界像素點濾波是其系統結構的兩個基本組成。算法應用過程中，其以像素宏塊為基本的處理點位，然后在先豎后橫原則的指導下，依此進行垂直方向和水平方向進行濾波處理，只有確保當前宏塊垂直邊界及水平便捷濾波處理完成后，其才可進行下一宏塊的濾波操作。一般情況下，濾波邊界強度取值保持在0～4之間，且賦值不一，其去方塊效應的程度也存在差異。去方塊濾波算法應用過程中，針對視頻采集的具體像素宏塊，控制人員首先應在BS值的應用下，實現1～3普通濾波的處理，然后進行BS為4時，強濾波的計算控制，并在考慮運動矢量差值與采樣距離的基礎上，即可實現智能視頻監控像素的有效把控。需要注意的是，在FPGA平臺去方塊濾波算法應用過程中，就必須注重其濾波邊界強度的合力把控。

3 結束語

FPGA的智能視頻監控系統的算法應用對其監控效率和質量具有重大影響。實踐過程中，工作人員只有系統掌控FPGA的智能視頻監控系統的應用結構，并在監控實施中注重其編程算法的合理應用，才能確保其算法控制的科學合理，進而提升智能視頻監控系統的應用水平。